قم ببناء مسارات البث من البداية إلى النهاية باستخدام مخططات خدمة Amazon المُدارة لـ Apache Flink بنقرة واحدة. تعرّف على المزيد.
باستخدام خدمة Amazon المُدارة لـ Apache Flink، يمكنك تحويل بيانات البث وتحليلها في الوقت الفعلي باستخدام Apache Flink. تُيسِّر خدمة Amazon المُدارة لـ Apache Flink بناء أعباء عمل Apache Flink وإدارتها وتتيح لك دمج التطبيقات مع خدمات AWS الأخرى.
أنشئ تطبيقات التدفق باستخدام Apache Flink وApache Beam
الخطوة 1: تنزيل المكتبات المفتوحة المصدر إلى بيئة التطوير المتكاملة (IDE) المفضلة لديك
يمكنك البدء بتنزيل المكتبات المفتوحة المصدر، بما في ذلك AWS SDK، وApache Flink، والموصلات لخدمات AWS.
الخطوة 2: إنشاء تطبيق نموذجي باستخدام Apache Flink أو Apache Beam
تكتب تعليمات برمجية لتطبيق Apache Flink الخاص بك باستخدام تدفقات البيانات ومشغلي التدفق. تدفقات بيانات التطبيق هي بنية البيانات التي تعالجها باستخدام رمز التطبيق الخاص بك. تتدفق البيانات باستمرار من المصادر إلى تدفقات بيانات التطبيق. يتم استخدام عامل تدفق واحد أو أكثر لتحديد المعالجة الخاصة بك على تدفقات بيانات التطبيق.
الخطوة 3: قم بتحميل تعليماتك البرمجية إلى خدمة Amazon المُدارة لـ Apache Flink
بمجرد الإنشاء، قم بتحميل تعليماتك البرمجية إلى خدمة Amazon المُدارة لـ Apache Flink. تهتم الخدمة بكل ما هو مطلوب لتشغيل تطبيقاتك في الوقت الفعلي، بما في ذلك التحجيم تلقائيًا لتتناسب مع حجم ومعدل النقل للبيانات الواردة.
استخدم Studio لخدمة Amazon المُدارة لـ Apache Flink بسهولة
الخطوة 1: إنشاء تطبيق Studio لخدمة Amazon المُدارة لـ Apache Flink
ابدأ من خدمة Amazon المُدارة لـ Apache Flink أو Amazon MSK أو وحدة تحكم تدفق بيانات Amazon Kinesis. يمكنك أيضًا استخدام موصلات مخصصة للاتصال بأي مصدر بيانات آخر.
الخطوة 2: كتابة التعليمات البرمجية في دفتر الملاحظات بلا خادم باستخدام SQL وPython وScala، وتطوير تطبيقات Apache Flink
تشغيل فقرات فردية في دفتر الملاحظات، وعرض النتائج في السياق، واستخدام العرض المرئي المدمج في Apache Zeppelin لتسريع وتيرة التطوير. يمكنك أيضًا استخدام وظائف يحددها المستخدم في التعليمات البرمجية.
الخطوة 3: إنشاء ونشر تطبيق بث خدمة Amazon المُدارة لـ Apache Flink
يمكنك نشر تعليماتك البرمجية كتطبيق معالجة تدفق يعمل باستمرار ببضع خطوات فقط. سيكون تطبيقك المنشور عبارة عن تطبيق لخدمة Amazon المُدارة لـ Apache Flink مع الحالة الدائمة والتحجيم التلقائي. ستحصل أيضًا على فرصة لتغيير المصادر والوجهات ومستويات التسجيل والمراقبة قبل إنتاج تعليماتك.
التعلم الإلكتروني
تدريب ذاتي لبناء تطبيقات Apache Flink على خدمة Amazon المُدارة لـ Apache Flink
في ورشة العمل هذه، ستطوِّر بنية تدفق شاملة لاستيعاب البيانات المتدفقة وتحليلها وعرضها مرئيًا في الوقت الفعلي تقريبًا. ستشرع في تحسين عمليات أسطول شركة سيارات الأجرة في مدينة نيويورك من خلال تحليل بيانات القياس عن بُعد لأسطول سيارات الأجرة في الوقت الفعلي تقريبًا.
حل بث البيانات من AWS لخدمة Amazon المُدارة لـ Apache Flink
استخدم حلاً تم إنشاؤه مسبقًا للبدء بسرعة. باستخدام AWS Streaming Data Solution لخدمة Amazon المُدارة لـ Apache Flink، يمكنك حل حالات استخدام البث في الوقت الفعلي مثل التقاط سجلات التطبيقات ذات الحجم الكبير، وتحليل بيانات تدفق النقر، والتسليم المستمر إلى مخزن البيانات، وغير ذلك المزيد.
اكتشاف الأحداث باستخدام خدمة Amazon المُدارة لـ Apache Flink وStudio
في ورشة العمل هذه، ستنشئ تطبيقًا لمعالجة البث لتحديد العملاء الذين يدخلون الكازينو الخاص بك والذين يراهنون بمبالغ كبيرة. سيرسل لك التطبيق بريدًا إلكترونيًا عندما يجلس المنفقون الكبار على طاولة المقامرة. ستحدد أيضًا الطاولات التي تحتاج إلى إعادة ملء الرقائق، وتحدد الغشاشين المحتملين في الكازينو من خلال أنماط الرهان والفوز.
إنشاء لوحة المتصدرين باستخدام خدمة Amazon المُدارة لـ Apache Flink
في هذه السلسلة التعليمية المكونة من خمسة أجزاء، ستقوم ببناء بنية حديثة لتدفق البيانات من أجل لوحة صدارة الألعاب في الوقت الفعلي باستخدام خدمة Amazon المُدارة لاستوديو Apache Flink. تتضمن هذه البنية استيعاب البيانات والإثراء في الوقت الفعلي من خلال التقاط بيانات تغيير قاعدة البيانات (CDC) ومعالجة البيانات بالإضافة إلى الحوسبة وتخزين النتائج وتصورها.
بدء استخدام تحليلات بيانات Amazon Kinesis
تعرَّف على كيفية استخدام تحليلات بيانات Amazon Kinesis في دليل الاستخدام الذي يشمل خطوات مفصّلة لأي من SQL أو Apache Flink.
